Hallo Dev Community! Einführung pydanticRPC: Bauen Sie GRPC auf und verbinden RPC -Dienste, ohne manuelles Schreiben von Protobuf -Dateien zu schreiben

Dies ist mein erster Dev -Post, der pydanticRPC einführt, eine Python -Bibliothek, die die Erstellung von GRPC und die Verbindung von RPC -Diensten aus pydantischen Modellen verbindet. Keine manuelle .Proto -Dateierstellung mehr!

github - pydanticRPC

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Übersicht

Python Rest -APIs nutzen häufig Frameworks wie Fastapi oder Flask. Für eine optimierte Datenübertragung oder einen Schema-ersten-Ansatz sind GRPC oder Connect RPC jedoch überzeugende Alternativen. Herkömmliche RPC -Workflows umfassen die Definieren von .proto -Dateien, die Codegenerierung (mit

oder protoc) und die Integration - ein Prozess häufig umständlich und anspruchsvoll. buf

pydanticRPC optimiert dies. Definieren Sie Ihre RPC -Datenstrukturen mit pydantischen Modellen. PydanticRPC generiert dynamisch Protobuf -Definitionen und startet den Server.

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Was ist pydanticRpc?

Schlüsselmerkmale:

• Automatisierte Protobuferstellung: Erstellt .Proto -Dateien direkt aus Ihren Python -Klassen und pydantischen Modellen.
• Dynamische Codegenerierung: verwendet , um Server-/Client -Stubs zu generieren und Ihre Python -Klassen nahtlos zu integrieren. grpcio-tools
• breite Unterstützung: kompatibel mit GRPC, GRPC-Web (über Sonora), Connect RPC (über Connecpy) und asynchronen (Asyncio) Operationen, einschließlich Server-Streaming-Methoden.

im Wesentlichen: "Definieren Sie eine Python -Klasse mit pydantischen Modellen und erhalten Sie sofort einen RPC -Dienst - keine .Proto -Dateien erforderlich!"

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Installation

installieren Sie über PYPI:

<code class="language-bash">pip install pydantic-rpc</code>

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Verwendung: Erstellen eines GRPC -Dienstes

Verwenden Sie

, um einen GRPC -Server zu erstellen. pydantic_rpc.Server

synchrones Beispiel

<code class="language-python"># server.py
from pydantic_rpc import Server, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = Server()
    server.run(Greeter())</code>

aliase Message. pydantic.BaseModel enthält seine Methoden. Greeter generiert die .proto -Datei und startet einen GRPC -Server (localhost: 50051 standardmäßig). Server().run(Greeter())

Asynchrones Beispiel

Verwenden Sie für asynchrische Server

: AsyncIOServer

<code class="language-python">import asyncio
from pydantic_rpc import AsyncIOServer, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    async def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = AsyncIOServer()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(server.run(Greeter()))</code>

ist eine Korutine, die in Ihrer Ereignisschleife ausgeführt wird. server.run(Greeter())

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Verwendung: Antwort Streaming

pydanticRPC unterstützt Server-Streaming-Antworten (derzeit nur async gpc). Das folgende Beispiel verwendet

für olympische Trivia, wobei sowohl Standard- als auch Streaming -Methoden vorgestellt werden: pydantic_ai

<code class="language-python">import asyncio
from typing import AsyncIterator

# ... (imports and class definitions as shown in the original) ...

if __name__ == "__main__":
    s = AsyncIOServer()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(s.run(OlympicsAgent()))</code>

ist ein unärer RPC; ask ist serverstreaming und ergibt inkrementell Ergebnisse. PydanticRPC generiert eine .Proto -Datei, die beides definiert wird und einen async grpc Server startet. ask_stream

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Verwendung: Erstellen eines Connect RPC -Dienstes

in eine ASGI -App in eine ASGI -App mit Connecpy für Connect RPC integrieren:

<code class="language-bash">pip install pydantic-rpc</code>

pydantische Handles -Validierung. Integrieren Sie dieses app in Ihr vorhandenes ASGI -Framework (FASTAPI, STARLETTE).

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Verwendung: Erstellen eines GRPC-Web-Dienstes

GRPC-Web in WSGI- oder ASGI-Anwendungen dienen:

<code class="language-python"># server.py
from pydantic_rpc import Server, Message

class HelloRequest(Message):
    name: str

class HelloReply(Message):
    message: str

class Greeter:
    def say_hello(self, request: HelloRequest) -> HelloReply:
        return HelloReply(message=f"Hello, {request.name}!")

if __name__ == "__main__":
    server = Server()
    server.run(Greeter())</code>

koexistieren Grpc-Web- und REST-Endpunkte.

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Schlussfolgerung

pydanticRPC vereinfacht GRPC-, GRPC-Web- und Verbindungs-RPC-Entwicklung aus pydantischen Modellen, einschließlich Server-Streaming. Entdecken Sie das pydantische Github -Repository für weitere Details. Feedback Willkommen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHallo Dev Community! Einführung pydanticRPC: Bauen Sie GRPC auf und verbinden RPC -Dienste, ohne manuelles Schreiben von Protobuf -Dateien zu schreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!